НачатьНачать бесплатно

Применение метрики Чжана

Основательница стартапа по продаже электронных книг снова обратилась за консультацией. Она прислала список наборов элементов, которые хочет проанализировать, и попросила определить, содержат ли некоторые из них несвязанные элементы. По завершении анализа она просит добавить использованную метрику в отдельный столбец DataFrame rules, который уже доступен вам и содержит столбцы antecedents и consequents.

Наборы элементов представлены в виде списка списков под названием itemsets. В каждом внутреннем списке антецедент стоит первым, консеквент — вторым. Также доступен DataFrame books из предыдущих упражнений. Обратите внимание: метрика Чжана уже определена и доступна как zhang(). Кроме того, доступны библиотеки pandas (как pd) и numpy (как np).

Это упражнение является частью курса

Анализ рыночных корзин на Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Переберите каждый набор элементов в itemsets в цикле.
  • Извлеките столбцы антецедента и консеквента из books для каждого набора.
  • Завершите выражение и добавьте результат в список zhangs_metric.
  • Выведите метрику для каждого набора элементов.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Define an empty list for Zhang's metric
zhangs_metric = []

# Loop over lists in itemsets
for itemset in ____:
    # Extract the antecedent and consequent columns
	antecedent = books[itemset[0]]
	consequent = ____[itemset[1]]
    
    # Complete Zhang's metric and append it to the list
	zhangs_metric.append(zhang(____, ____))
    
# Print results
rules['zhang'] = zhangs_metric
print(rules)
Редактировать и запускать код